雷达多目标跟踪的神经网络方法

本文讨论了雷达多目标跟踪的神经网络方法。实验结果表明,此法不仅可以解决传统方法带来的组合爆炸问题,从而实现实时的多目标跟踪,而且还可以解决跟踪精度问题,提高跟踪的准确性。     

BP神经网络在雷达目标识别中的应用

针对雷达目标信号复杂多样的特点,提出了基于BP神经网络的雷达目标识别方法。BP神经网络具有学习功能,能够有效地提高雷达目标识别系统的效率。实验结果证明了该方法的有效性和实用性。     

粗神经网络在雷达目标识别中的应用

将粗集理论与神经网络结合起来设计出粗神经网络,用于对雷达目标数据进行融合,特别是对雷达目标进行识别。研究表明这种网络可以接受定性输入,即输入是一个范围或在观测时间内输入是变化的,从而大大提高雷达目标的识别率。粗集理论和神经网络结合起来将在雷达数据融合方面有着很好的应用前景。     

基于神经网络的雷达目标识别

本文讨论了基于径向基函数网络（ＲＢＦＮ）的雷达目标识别问题，在分析了一维距离象特点的基础上，提出了采用非相关幅度平均一维距离象以获取稳定模式这一有效方法，在指出传统经验公式局限性后，给出了一种基于训练样本空间分布来估计高斯函数形状参数的方法，用微波暗室试验数据进行转台成象并对一维距离象三种模式进行识别分类的结果表明，本文所提出的方法用于研究雷达目标识别是有效的。     

基于串联式一维神经网络的毫米波雷达动态手势识别方法

现有的基于雷达传感器的手势识别方法,大多先利用雷达回波对手势的距离、多普勒和角度等信息进行参数估计,得到各种数据谱图,然后再利用卷积神经网络对这些谱图进行分类,实现过程较为复杂.该文提出一种基于串联式1维神经网络(1D-ScNN)的毫米波雷达动态手势识别方法.首先基于毫米波雷达获取动态手势的原始回波,然后利用1维卷积和...     

基于串联式一维神经网络的毫米波雷达动态手势识别方法

现有的基于雷达传感器的手势识别方法,大多先利用雷达回波对手势的距离、多普勒和角度等信息进行参数估计,得到各种数据谱图,然后再利用卷积神经网络对这些谱图进行分类,实现过程较为复杂.该文提出一种基于串联式1维神经网络(1D-ScNN)的毫米波雷达动态手势识别方法.首先基于毫米波雷达获取动态手势的原始回波,然后利用1维卷积和池化操作对手势特征进行提取,并将这些特征信息输入1维Inception v3结构.最后在网络的末端接入长短期记忆(LSTM)网络来聚合1维特征,充分利用动态手势的帧间相关性,提高识别准确率和训练收敛速度.实验结果表明,该方法实现过程简单,收敛速度快,识别准确率可以达到96.0％以上,高于现有基于数据谱图的手势分类方法.     

模糊极大—极小神经网络雷达目标识别方法研究

针对基于雷达目标结构特征的识别方法对目标姿态角变化敏感的问题，利用模糊极大－极小（ＦｕｚｚｙＭａｘ－Ｍｉｎ，ＦＭＭ）神经网络作为模式分类器，提出抽取稳健性目标结构特征的方法，构造出能较好地减少目标姿态变化敏感性的ＦＭＭ神经网络雷达目标识别系统。利用实测的五种飞机目标数据对其进行了性能检验，证明该识别方法能在较大的姿态模区内取得优良的识别效果。     

一种新型RBF神经网络及其在舰船雷达目标识别中的应用

利用一种新型径向基（Radial Basis Function）神经网络对舰船雷达目标识别进行了探讨，通过从目标的雷达回波中提取特征信息，并进行适当处理来判断目标的类型已成为目标识别的一种重要方法。仿真结果表明，识别精度很高。     

基于GFMM神经网络的雷达目标识别方法

新型的无师训练（General Fuzzy Min—Max，GFMM）神经网络是一种具备无师训练聚类识别能力的新型神经网络，它继承了原有GFMM网络的特点，在网络的拓扑结构和算法方面进行了较大的改进，增加了能够进行自适应在线学习的能力。基于无师训练GFMM神经网络的雷达目标识别方法完整地实现了雷达目标特征学习和识别的一体化过程。在某型对海警戒雷达舰船目标识别仿真应用实验中的结果表明：文中的方法优于其他传统的神经网络目标识别方法，在雷达目标识别方面具有良好的适用性。     

基于雷达距离象序列的循环神经网络飞机目标识别

本文应用雷达目标瞬态高分辨距离象序列来识别目标，提出了一种基于距离象序列的实时循环神经网络分类方法，并进行了三类飞机目标的分类实验研究，结果表明，该方法可以得到高的识别率。     

发展中的舰载雷达新技术

从舰载雷达所遇到的日趋严重的“四大威胁”出发,分析和阐述了具有能明显提高舰载雷达“四抗”能力和其它主要性能并不断完善和发展的舰载雷达新技术,这些新技术反映了舰载雷达今后发展的方向。     

基于深度神经网络模型的雷达目标识别

根据雷达测量的目标电磁散射面积(RCS)序列,采用深度神经网络模型识别空间飞行目标。首先,阐述了提取RCS时间序列特征的方法,包括均值、均方差及周期特性等特征;然后,给出了深度神经网络模型识别RCS目标的算法;最后,用仿真数据验证该识别方法,数值实验结果表明该方法能较准确识别雷达跟踪目标。     

MFMT和WT在雷达目标识别中的应用与比较

本文运用子波变换和付立叶－梅林变换两种不同的方法对三种飞机缩比模型进行了分类识别的研究与实验，详细比较了两种方法的正确识别率以及对方位角的敏感程度，并给出了比较结果，结果表明，在高频区高分辨率雷达目标识别中，子波变换方法的总体识别率高于付立叶－梅林变换，而在稳健性方面不如付立叶－梅林变换，实验结果与理论相符。     

用HM框架下的神经网络分类器识别雷达目标

提出了一种HMM框架下的神经网络分类器,它既克服了普通神经网络不能有效地识别时变信号的缺点,又解决了HMM识别时变信号时不能突出不同信号的差异性问题。用网络权的遗传算法进化学习解决了Baum-Welch及BP网络学习中易陷入局部极小点的问题,还给出了用该网络成功识别实测雷达回波信号的实例。     

单脉冲二次雷达目标信息处理研究

在飞机密度日益增大的情况下,对目标信息处理提出了更苛刻的要求。提高处理精度、减小系统的体积、增加灵活性是对系统的基本要求。本文旨在通过对二次雷达目标信息处理的研究提高二次雷达的检测性能与处理性能。     

雷达目标识别技术及其新进展

从雷达目标识别技术作为现代雷达的一个重要发展方向出发，对雷达目标识别的几种主要方法即目标运动轨迹特征识别法、回波幅度起伏特性识别法、多频雷达回波识别法、极点识别法、斜升响应识别法和极化识别法等作了阐述，最后对雷达目标识别技术的新进展即波形综合法、雷达成象技术及神经网络在雷达目标识别中的应用作了展望。     

基于小波神经网络的毫米波雷达目标距离像识别

给出一种隐层由小波基组成的神经网络用于实现频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。利用小波变换所具有的良好的时频分析特性，实现了输入输出之间映射关系的多分辨学习。介绍了小波神经网络的数学框架及其误差反向学习算法。详细描述了用小波神经网络进行识别的步骤。将所提出的小波神经网络用于频率步进毫米波雷达目标一维距离像的识别。实验结果表明该方法对目标距离像的识别是有效的。     

OpenVPX总线及其在雷达信息处理的应用

开放多协议交换(OpenVPX)总线作为目前国际上最新的一种通用总线标准,具有带宽高、实时性强、拓扑结构灵活、通用性强、抗恶劣环境能力强等优点,代表着新一代军用综合信息处理平台系统的发展方向。详细介绍了OpenVPX总线的技术特点,并结合数字阵列雷达应用,给出了基于OpenVPX总线标准的雷达综合信息处理系统设计解决方案。